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本文提出使用单位超球面上的von Mises-Fisher分布混合模型来建模CLIP潜在空间，比高斯假设更好地捕捉其方向性和多模态结构。该模型改善了长尾分布和分布外检测，并提供了CLIP嵌入的语义分解。
本文介绍了PGRE，一种用于动态知识图谱的概率模型，该模型利用泊松-伽马和马尔可夫过程捕获关系间依赖，在尤其稀疏场景下实现了具有竞争力的链接预测性能。
提出了一种分层贝叶斯框架，用于从多个稀疏、含噪声的数据集中对动力系统进行元学习，利用基于梯度的MCMC与嵌入的ODE求解器，对共享参数和数据集特定参数进行高效的后验推断。
提出NF-CoT，一种使用归一化流来建模LLMs中连续思维的潜在推理框架，保留了自回归优势，并以更低的成本实现了更好的代码生成性能。